机器视觉是人工智能正在快速发展的一个分支。简单说来，机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统是通过机器视觉产品(即图像摄取装置，分CMOS和CCD两种)将被摄取目标转换成图像信号，传送给专门用的图像处理系统，得到被摄目标的形态信息，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号;图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。机器视觉是一项综合技术，包括图像处理、机械工程技术、控制、电光源照明、光学成像、传感器、模拟与数字视频技术、计算机软硬件技术(图像增强和分析算法、图像卡、I/O卡等)。视机器视觉产品具有检测精度高、速度快、成本低、安装简单等优点。上海人工智能机器视觉解决方案
机器视觉功能逐渐增多：更多功能的实现主要来自于计算能力的增强，更辨率的传感器，更快的扫描率和软件功能的提高，PC处理器的速度在得到稳步提升的同时，其价格也在下降，这推动了更快的总线的出现，而总线又反过来允许具有更多数据的更大图像以更快的速度进行传输和处理。机器视觉产品小型化：产品的小型化趋势让这个行业能够在更小的空间内包装更多的部件，这意味着机器视觉产品变得更小，这样他们就能够在厂区所提供的有限空间内应用。例如在工业配件上LED已经成为主导光源，它的小尺寸使成像参数的测定变得容易，他们的耐用性和稳定性非常适用于工厂设备。江苏轻便型机器视觉产品机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。
机器视觉中的光源主要起到如下的作用：照亮目标，提高亮度；形成有利于图像处理的效果；克服环境光干扰，保证图像稳定性；用作测量的工具或参照物。一幅好的图像应该具备如下条件：对比度明显，目标与背景的边界清晰；背景尽量淡化而且均匀，不干扰图像处理；与颜色有关的还需要颜色真实，亮度适中，不过度曝光。机器视觉定位如何在线检测螺丝、螺母的缺陷：工业4.0时代，针对市场零件生产越来越趋于精密化，而用人成本不断增高，人工效率及稳定性也不高，误检、漏检比率高。在目前的市场，推出基于机器视觉的检测方法，检测原理是通过CCD相机拍照，软件进行图像分析，这种方法高效、高速、非接触的检测。
机器视觉实现的过程如下：采集图像→图像预处理→轮廓匹配→位置补正→螺纹检测→数据判断→数值显示。如下图，利用我们自主研发的软件就可以轻松检测出螺丝的圈数为5圈。总结：在视觉检测中，处理的过程一般包括图像输入、图像定位、检测工具、输出结果。在本次案例中，图像定位的工具是轮廓匹配与位置补正，检测工具是螺纹检测，结果是显示螺纹的圈数。在应用的过程中，要灵活的运用各工具之间的搭配使用，才能做到融汇贯通，熟能生巧。视觉系统易于部署和维护，并提供可靠且可重复的性能。
有些人使用人工智能技术，这也是为用户定义的缺陷类别进行自我学习，可以根据缺陷类别中极其细微的差异准确地分类，并实现对检测到的不同缺陷的可靠分类。可用于汽车、电子等行业，我们也普遍应用于玻璃盖板、手机、笔记本电脑、平板电脑、电子配件等产品的外观检测中。我们公司的缺陷分类功能很大加强了全过程质量监测、产品分类和工艺改进。在机器视觉智能缺陷库中，我们可以建立一个缺陷数据库，并建立一个包含缺陷图像和缺陷位置等所有缺陷特征的综合缺陷数据库，从而改进缺陷的检测和分类。机器视觉系统由球面反射系统组成。北京无风扇机器视觉厂家
机器视觉系统是具有较大水平视场的多方向成像系统。上海人工智能机器视觉解决方案
金属板表面自动控伤系统：金属板如大型电力变压器线圈扁平线收音机朦胧皮等的表面质量都有很高的要求，但原始的采用人工目视或用百分表加控针的检测方法不要易受主观因素的影响，而且可能会绘被测表面带来新的划伤。金属板表面自动探伤系统利用机器视觉技术对金属表面缺陷进行自动检查，在生产过程中高速、准确地进行检测，同时由于采用非接角式测量，避免了产生新划伤的可能。在此系统中，采用激光器作为光源，通过小孔滤波器滤除激光束周围的杂散光，扩束镜和准直镜使激光束变为平行光并以45度的入射角均匀照明被检查的金属板表面。金属板放在检验台上。上海人工智能机器视觉解决方案
